ما هو فهم اللغة الطبيعية (NLU)؟

هل سبق لك أن جلست أمام جهاز الكمبيوتر الخاص بك ، غير متأكد من الإجراءات التي يجب اتخاذها لإنجاز عملك؟ إذا كنت قد تمنيت يوما أن تتمكن من التحدث إليها وجعلها تفهم ما تقوله ، فأنت محظوظ. بفضل فهم اللغة الطبيعية ، لا يمكن لأجهزة الكمبيوتر فهم معنى كلماتنا فحسب ، بل يمكنها أيضا استخدام اللغة لتحسين ظروف معيشتنا وعملنا بطرق جديدة ومثيرة.

ما هو فهم اللغة الطبيعية (NLU)؟

يعرف أيضا باسم تفسير اللغة الطبيعية ( NLI) ، فهم اللغة الطبيعية (NLU) هو شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي. NLU هو موضوع فرعي لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP) ، والذي يستخدم تقنيات التعلم الآلي لتحسين قدرة الذكاء الاصطناعي على فهم اللغة البشرية.

تتضمن أمثلة تقنية NLU في العمل ما يلي:

• الترجمة الآلية للغة: في الوقت الحاضر ، يمكن للمرء استخدام خدمات مثل ترجمة Google و Microsoft Translator لترجمة النص بسلاسة إلى مئات اللغات.
  

• الإجابة على الأسئلة: عند استخدام NLU جنبا إلى جنب مع برنامج التعرف على الكلام ، يمكن الذكاء الاصطناعي فهم التواصل اللفظي. على سبيل المثال ، يمكن للمرء أن يسأل الذكاء الاصطناعي على هواتفهم عن طقس الغد ، ومن خلال NLU سيجمع المعلومات وينقلها إلينا.
  

• تقنية المساعد الافتراضي: تقوم أجهزة مثل Google Home و Amazon Alexa بتنفيذ NLU لتزويد مستخدميها بحل شامل للمساعدة الرقمية.

ما هي الاختلافات بين NLU و NLP و NLG؟

فهم اللغة الطبيعية (NLU) وتوليد اللغة الطبيعية (NLG) كلاهما مجموعات فرعية من معالجة اللغة الطبيعية (NLP). في حين أن التركيز الرئيسي لتقنية NLU هو إعطاء أجهزة الكمبيوتر القدرة على فهم التواصل البشري ، فإن NLG تمكن الذكاء الاصطناعي من إنشاء إجابات نصية باللغة الطبيعية تلقائيا.

عندما يولد الكمبيوتر إجابة على استعلام ما ، فإنه يميل إلى استخدام اللغة بصراحة دون الكثير من حيث السيولة والعاطفة والشخصية. في المقابل ، يساعد توليد اللغة الطبيعية أجهزة الكمبيوتر على توليد كلام مثير للاهتمام وجذاب ، مما يساعد على الاحتفاظ بانتباه الناس. يمكن تعليم البرنامج اتخاذ القرارات أثناء التنقل ، وتكييف نفسه مع أنسب طريقة للتواصل مع شخص يستخدم لغته الأم.

هل البرمجة اللغوية العصبية chatbots أي أفضل؟

كيف يعمل فهم اللغة الطبيعية؟

يطبق فهم اللغة الطبيعية خوارزميات تحلل الكلام البشري وتقسمه إلى تعريفات دلالية وبراغماتية. تهدف تقنية NLU إلى التقاط القصد من وراء الاتصال وتحديد الكيانات ، مثل الأشخاص أو القيم الرقمية ، المذكورة أثناء الكلام.

التعرف على النية

لا يفهم برنامج فهم اللغة الطبيعية معنى الكلمات الفردية داخل الجملة فحسب ، بل يفهم أيضا ما تعنيه عند تجميعها معا. هذا يعني أن واجهات المحادثة التي تعمل بنظام NLU يمكنها فهم المعنى الكامن وراء الكلام وتحديد أهداف الكلمات التي نستخدمها.

تتمثل إحدى المزايا الرئيسية لاعتماد البرامج مع خوارزميات التعلم الآلي في القدرة على إجراء عمليات تحليل المشاعر. يمنح تحليل المشاعر شركة أو مؤسسة إمكانية الوصول إلى معلومات منظمة حول آراء عملائها ورغباتهم حول أي منتج أو موضوع.

أدوار ونتائج العملاء من الذكاء الاصطناعي المحادثة

الاعتراف بالكيان

يركز هذا النوع المحدد من تقنية NLU على تحديد الكيانات داخل الكلام البشري. يمكن أن يمثل الكيان شخصا أو شركة أو موقعا أو منتجا أو أي اسم آخر ذي صلة. وبالمثل ، يمكن للبرنامج أيضا التعرف على الكيانات الرقمية مثل العملات أو التواريخ أو قيم النسبة المئوية.

لماذا فهم اللغة الطبيعية مهم؟

يمنحنا فهم اللغة الطبيعية القدرة على سد فجوة التواصل بين البشر وأجهزة الكمبيوتر. تمكن NLU الذكاء الاصطناعي من تقديم المساعدة للأشخاص ولديها مجموعة واسعة من التطبيقات. على سبيل المثال ، يمكن تحسين عمليات دعم العملاء بشكل كبير من خلال الذكاء chatbots.

ما هي خطوات فهم اللغة الطبيعية؟

في حين أن عمليات NLU قد تبدو فورية للمراقب العادي ، إلا أن هناك الكثير مما يحدث وراء الكواليس. يجب جمع البيانات وتنظيمها وتحليلها وتسليمها قبل تشغيلها.

يحتوي إجراء فهم اللغة الطبيعية النموذجي على الخطوات التالية:

• تقييم جودة البيانات: لن تتعلم خوارزميات التعلم الآلي إلا بقدر ما تسمح لها مجموعة البيانات بذلك. من المهم مراعاة جودة البيانات التي يتم تحليلها وتحديد توقعات الفرد وفقا لذلك. على سبيل المثال، إذا كان المرء يدير فقط تحليل المشاعر على البيانات من موقع واحد، فسيكون من الغباء توقع أن تعكس النتائج آراء بلد بأكمله.
  

• تنظيف البيانات: عندما تتفاعل الخوارزميات لأول مرة مع مجموعة بيانات ، يتم تغذيتها بفوضى معقدة من البيانات غير المهيكلة. لن تكون كمية كبيرة من البيانات غير ضرورية فحسب ، بل يجب أن تتعامل الخوارزميات أيضا مع الكلمات التي بها أخطاء إملائية وتعبيرات اصطلاحية وجمل غير صحيحة نحويا. على سبيل المثال ، يمكن أن يحتوي سؤال بسيط "نعم أو لا" على العديد من الاختلافات في طريقة إجابة الأشخاص. يمكن استبدال كلمة نعم ب "نعم" أو "أنت" أو "ياس". للحصول على أفضل النتائج ، يجب أن تكون الخوارزمية قادرة على تعلم كيفية تمييز نية المستخدم.
  

• تجهيز: عندما يتم صقل البيانات قدر الإمكان ، فقد حان الوقت لمعالجتها. هذا يعني إخراج الكلمات التي قد تكون زائدة عن الحاجة للتحليل ، مثل المقالات وحروف الجر والكلمات الأخرى المستخدمة بشكل متكرر. بهذه الطريقة ، يمكن ترميز ما تبقى إلى عناصر فردية يمكن للآلة قراءتها وتفسيرها.
  

• النمذجه: في معالجة اللغة الطبيعية ، النموذج هو هيكل تنظيمي يمثل الأنماط الموجودة في البيانات. النموذج الشائع هو "حقيبة الكلمات" ، والتي تحدد عدد المرات التي يتم فيها ذكر كل كلمة وتمثل تلك القيمة كمتجه.
  

• تحليل: بمجرد نمذجة البيانات ، يمكن تحليل النتائج لفهم جودة الإخراج الأولية. كما ذكرنا سابقا ، ستعتمد جودة النتائج على مجموعة البيانات المستخدمة.
  

• التصور: تسمح التمثيلات المرئية للبيانات للمستخدمين النهائيين للبرنامج بفهم الاستنتاجات التي تم جمعها بواسطة تقنية NLU. من خلال عرض البيانات في شكل مخطط ، يمكن للمرء التأكد من أنه سيكون من السهل نقلها إلى الأفراد الرئيسيين الذين ليسوا على دراية بتفاصيل NLU.
  

• التفعيل: هذه هي عملية اكتساب رؤى واستنتاجات قيمة من مجموعة من البيانات. هناك العديد من الطرق لتنفيذ هذه الخطوة النهائية. ومن الأمثلة على ذلك أخذ البيانات لمزيد من التحليل الأولي أو استخدامها لغرض معين ، مثل أبحاث السوق. من خلال إجراءات التشغيل الإضافية ، يمكن للمرء بناء طريقة سلسة لاكتساب القيمة من تقنية البرمجة اللغوية العصبية. على سبيل المثال ، يستخدم عمالقة التكنولوجيا مثل Google و Amazon نمذجة الموضوعات عند تقديم بيانات المنتج ، وتوفير فلاتر آلية وترقيات جودة الحياة الأخرى.

ما هي القدرات التي يجب أن تتمتع بها تقنية NLU الخاصة بك؟

تتمثل القدرة الأساسية لتقنية NLU في فهم اللغة بنفس الطريقة التي يفهمها البشر بدلا من الاعتماد على الكلمات الرئيسية لفهم المفاهيم. كبرنامج للتعرف على اللغة ، يمكن لخوارزميات NLU تعزيز التفاعل بين البشر والمؤسسات مع تحسين جمع البيانات وتحليلها.

تشمل قدرات حلول فهم اللغة الطبيعية ما يلي:

• الاستجابة الصوتية التفاعلية (IVR) وتوجيه الرسائل: تقنية الرد الصوتي التفاعلي التي تعمل بنظام NLU قادرة على معالجة صوت الشخص ، وتحويل الكلمات إلى نص ، وتشغيل الخوارزميات على هيكلها النحوي لفهم النية. هذا التقدم التكنولوجي الذي يحلم به الخيال العلمي ويجعله العلم حقيقة واقعة ، يسمح لأجهزة الكمبيوتر بفهم ما نقوله ، عندما نقوله.
  

• تصنيف النص وتصنيفه: باستخدام تقنية NLU ، يكون النظام قادرا على تحليل مجموعة كبيرة من النصوص وجمع بيانات مفيدة بناء على فئات محددة مسبقا. هذا مفيد لتصفية البيانات. علاوة على ذلك ، يمكن استخدام NLU لتلخيص النص تلقائيا ، مع أخذ كميات كبيرة وتقليلها إلى حكايات معلومات سهلة الهضم.
  

• دعم العملاء الذكي: أحد أكثر التطبيقات شيوعا للكشف التلقائي عن اللغة هو إنشاء chatbots. في حين أن معظم تشغيل الطاحونة chatbots يقرأون فقط من برنامج نصي ، يمكن لتقنية NLU أن تمنح chatbot القدرة على معرفة ما يتحدثون عنه حقا. هذه chatbots العمل كمساعدين رقميين للمحترفين والعملاء على حد سواء.
  

• الترجمة الآلية: يعرف هذا الفرع من تطوير الذكاء الاصطناعي أيضا باسم التعلم الآلي ، ويسمح لأجهزة الكمبيوتر بالتعلم والتكيف بناء على الأنماط التي تم تدريبها على فهمها. علاوة على ذلك ، تمكن الترجمة الآلية أجهزة الكمبيوتر من إنشاء نص باللغة الطبيعية وحتى الترجمة من وإلى لغات أخرى أثناء التنقل. يمكن للترجمة الآلية الإحصائية (SMT) المدعومة من NLU تحليل الكلام البشري من خلال أنظمة الترجمة القائمة على القواعد. هناك العديد من الطرق لذلك ، مثل ترجمة كلمة بكلمة ، أو تعيين الجمل في لغة إلى أخرى ، أو استخدام بناء الجملة كأساس للترجمة.
  

• التقاط البيانات: هذه هي عملية جمع المعلومات حول الأشياء والأشخاص والأحداث. إلى جانب تقنية الرد الصوتي التفاعلي ، يسمح هذا للأشخاص بتوصيل المعلومات الهامة شفهيا إلى أجهزة الكمبيوتر.
  

• واجهات المحادثة: أدى التقدم في فهم لغة المحادثة إلى إنشاء أجهزة ، مثل Google Home و Amazon Alexa ، والتي تسمح للبشر بالتواصل معهم باستخدام الطريقة الطبيعية التي يتحدثون بها. تسمح NLU لهذه الآلات بتقسيم الكلمات والجمل ، والتعرف على القواعد ، واستخدام معرفتها بالأدوار الدلالية لفهم نية المستخدم.
  

الفرق بين الروبوت والمحادثة الذكاء الاصطناعي

خدمات تطوير فهم اللغة الطبيعية

تنفيذ تقنيات الذكاء الاصطناعي الأكثر تقدما وبناء منصات محادثة في طليعة الابتكار باستخدام Botpress. بفضل خوارزميات التدريب فائقة السرعة ، Botpress chatbots يمكن أن يتعلم من مجموعة بيانات بسرعات قياسية ، وأحيانا يحتاج إلى أقل من 10 أمثلة لفهم النية. يضمن هذا النهج الثوري للتدريب إمكانية استخدام الروبوتات في أي وقت من الأوقات.

Botpress يمكن استخدامها لبناء بسيطة chatbots بالإضافة إلى مشاريع فهم لغة المحادثة المعقدة. تدعم المنصة 12 لغة في الأصل ، بما في ذلك الإنجليزية والفرنسية والإسبانية واليابانية والعربية. يمكن تحسين قدرات اللغة باستخدام نموذج FastText ، مما يمنح المستخدمين إمكانية الوصول إلى 157 لغة مختلفة. Botpress مجاني ومفتوح المصدر وقادر على العمل على نظام التشغيل الذي تختاره.

اللغة الطبيعية وفهم الحوار